人工智能 (AI) 主要的发展方式将逐渐转向(返回)人工智能增强硬件—而不仅仅是处理器。这就像互联网的诞生和以前的铁路繁荣——一开始，人们很高兴，许多小公司都在寻求成功的解决方案；但市场最终会回归价值，从而锁定最好的解决方案。当人工智能开始进入主流意识时，我们可以看到同样的情况：每个人都从事新的AI神经处理芯片业务的企业都声称人工智能将成为所有业务的核心。这种激进的做法大多没有市场，企业只是将大量的常用任务或基于图形处理的计算交给人工智能。这在一段时间内是可行的，但很难扩展，效益也不高。

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现在，随着各行各业的对立AI随着理解的进一步加深，市场上出现了一种更加务实的认识——罗马不是一天建成的。为了进一步普及人工智能，其任务处理能力必须更有效率，这意味着我们应该注重开发人工智能增强硬件——这并不意味着我们应该回到使用分立式人工智能或神经芯片的道路。相反，在2022年及以后，人工智能解决方案将更加平衡和集成——正如我们所看到的，几乎所有类型的应用，如计算机辅助设计和服务客户，以及零售和通信。

对于5G网络，大多数服务提供商希望使用数据流和人工智能算法来培训网络，以便在多天线下更好地控制波束，以提高运行效率。考虑到5G提高基带、天线基础设施和频谱成本5G实施效率很重要！这些5G大部分相关工作都是在开放平台上通过开放标准进行的。这是一种改进，但并不完美，因为这些新的开放系统需要权衡人工智能和网络处理，所以偶尔会遇到瓶颈和资源竞争。目前，美光正在努力解决这一领域的困难，努力提高人工智能和数字基带算法的效率，帮助行业加快开放5G的过渡。

行业一直在考虑下一个G”了——6G。由Sanken代理在这方面，我们将发现人们将更加关注基于人工智能的以内存为中心的数字算法，这将促进新无线技术中内存和存储的增长。我们正在进行行业合作，定义6G网络的需求和功能，以确保内存和存储技术能够满足网络、设备和用户体验所需的吞吐量、容量和低延迟性能。但我们仍然暂停了6G预测，重点5G！

随着人工智能解决方案的发展，我们将受到神奇计算设备人脑的启发。电路消耗的能量比生物系统多五到六个数量级。人脑可以在大约35瓦的功率下完成惊人的工作量！

目前的ADAS与大脑系统相比，大型复杂系统的能力根本不值一提。大脑是一种巨大的内存设备，它能很好地完成计算，其中一个重要原因是大脑划分了固定的功能区。处理大脑中的视觉区域与处理听觉或其他认知任务的区域大不相同。大脑是一个具有不同固定功能应用程序的大型异构系统，通过高性能连接集中在一起。

人工智能还需要开发针对特定任务的子系统来取代大规模的通用计算。这将改善至关重要的能耗问题，因为人工智能一直占据着巨大的能耗。OpenAI发现训练语言模型产生的能耗几乎相当于三个家庭每年使用的能耗！显然，为了普及人工智能，我们必须大大提高能源效率。